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CucumberStudio MCP Server

by rizaqpratama
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CucumberStudio MCP サーバー

このプロジェクトは、CucumberStudio API用のモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを実装します。CucumberStudioプラットフォームからAI搭載アプリケーションにコンテキストを提供し、CucumberStudioデータを用いた様々なAI操作を可能にします。

概要

モデル コンテキスト プロトコル サーバーにより、AI アシスタントは次のことが可能になります。

  1. CucumberStudio APIからデータを取得する
  2. CucumberStudio のプロジェクト、機能、シナリオ、その他のリソースに関するコンテキストを提供する
  3. AI を有効にしてテストシナリオ、機能、その他の CucumberStudio リソースを生成および変更します

設定

前提条件

  • Node.js (v18+)
  • npmまたはyarn
  • CucumberStudio APIトークン

インストール

  1. このリポジトリをクローンする
  2. 依存関係をインストールします:
    npm install
    または
    yarn install
  3. ルート ディレクトリに次の内容の.envファイルを作成します。
    CUCUMBER_STUDIO_API_TOKEN=your_api_token_here PORT=3000

サーバーの実行

サーバーを起動するには:

npm start

または

yarn start

APIエンドポイント

MCP サーバーは次のエンドポイントを公開します。

  • GET /context : CucumberStudioからコンテキストを取得する
  • POST /apply : CucumberStudio リソースに変更を適用する
  • GET /schema : MCP サーバーのスキーマを取得します

実装の詳細

この MCP サーバーは、モデル コンテキスト プロトコル仕様に準拠しており、 https://studio-api.cucumberstudio.com/で利用可能な CucumberStudio API と統合されます。

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

CucumberStudio から AI アシスタントにコンテキストを提供するモデル コンテキスト プロトコル サーバーを実装し、AI アシスタントがデータを取得したり、テスト シナリオ、機能、その他の CucumberStudio リソースを生成または変更したりできるようにします。

  1. 概要
    1. 設定
      1. 前提条件
      2. インストール
      3. サーバーの実行
    2. APIエンドポイント
      1. 実装の詳細
        1. ライセンス

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